Swift雨燕蜂窝无线通信系统介绍
本文博客链接:jdh99-CSDN博客,作者:jdh,转载请注明.
1. 概述
物联网小无线通信技术众多,其中大多是小范围小规模的无线通信技术,而行业难点是如何做到广覆盖、大容量、低功耗。
针对以上难点,宏讯物联研发了Swift雨燕蜂窝无线通信技术,是运营商移动通信网络的小型化。通过将大型的运营商基站小型化为微基站,用户可以在现场部署大量微基站,从而拥有属于用户的私有“运营商网络”。这套网络有大容量、高实时性、广覆盖、低功耗等特点,可以接入用户的海量节点。
2. 信道复用技术介绍
在信道设计上,我们采用时分多址(TDMA)和频分多址(FDMA)混合架构,如下图所示。

系统整个大周期为64秒,小周期为1秒。
小周期可容纳800个时隙,大周期可容纳51199个时隙。每个通信节点可在单个时隙内工作,并可选择不同的通信周期。所以单频道的系统容量为800~51200个节点(不同通信周期可容纳节点数不一样)。
系统可分为28个独立频率的信道,其中有2个信道是公共信道,26个信道是业务信道。所以系统最大容量为26倍的单信道容量。所以整个系统容量为20800~1331200个节点(不同通信周期可容纳节点数不一样)。
3. 基站实施部署
每个基站可覆盖100-300米,即1-3公顷。通过部署多个基站,形成蜂窝网络,从而实现全面覆盖,提供一套通信网络。如下图所示。

在基站信道覆盖范围内,光伏组件可通过此基站将电压电流等信息上传通信。并且系统还带有基于RSSI的定位功能,可以定位组件的大概位置。
单个基站会包含2个公共信道,2个业务信道提供服务。根据终端的不同的通信周期,单个基站的接入容量为1600~102400个节点。
4. 系统通信架构
整体系统结构如下图所示:

终端就近选择基站入网,入网后即可上传信息。信息通过集中器中转,会转发给用户自己的服务器。
5. 低功耗
终端模块只需要在自己的时隙工作,绝大部分时间处于休眠状态,所以可以做到极低功耗。
终端模块的工作周期是1~64秒,周期为1秒时,休眠时间占比是99.875%。周期为64秒时,休眠时间占比是99.998%,所以终端模块能做到极高的续航时间。
6. 系统指标
- 10万个节点的系统容量
- 单个基站1600个节点/秒的并发通信
- 单个基站10万个节点的总通信容量
7. 产品列表
7.1. 简介
产品分为硬件产品和软件产品。
| 序号 | 产品 | 属性 |
| 1 | 通信模组 | 硬件 |
| 2 | 基站 | 硬件 |
| 3 | 集中器 | 软件 |
通信模组型号:SW-N01
基站型号:SW-S01
7.2. 通信模组 SW-N01
7.2.1. 概述
SW-N01模组采用了雨燕蜂窝通信协议,可以提供1Mbps的物理层速率,最大发射功率4dBm。模组支持串口指令和SDK二次开发两种使用方式。
7.2.2. 产品特性
- 支持雨燕蜂窝无线网络
- 支持低功耗
- 支持OTA升级
- 支持透传用户数据
7.2.3. 规格参数
7.2.3.1. 极限参数
超过以下参数范围时极有可能损坏模块。
| 参数 | 范围 | 单位 |
| 电源电压 | -0.3~+3.9 | V |
| I/O电压 | -0.3~3.9V | V |
| 射频接收最大功率 | +10 | dBm |
| 工作温度范围 | -40~+85 | ℃ |
| 存储温度范围 | -40+125 | ℃ |
7.2.3.2. 静态参数
正常工作状态下模块电器参数(@25℃)
| 参数 | 标号 | 最小值 | 典型值 | 最大值 | 单位 | 备注 |
| 电源值 | Vcc | 1.8 | 3.3 | 3.6 | V | |
| 接收电流 | IRX | - | 13 | - | mA | |
| 发送电流 | ITX | - | 18 | - | mA | 发射功率+4dBm |
| 休眠电流 | ISleep | - | 2 | - | uA | |
| 输入逻辑1电平 | VIH | 0.7*Vcc | - | Vcc+0.3 | V | |
| 输入逻辑0电平 | VIL | -0.3 | - | 0.3*Vcc | V | |
| 输出逻辑1电平 | VOH | Vcc-0.4 | - | V | ||
| 输出逻辑0电平 | VOL | - | 0.4 | V |
7.2.3.3. 射频参数
| 参数 | 最小值 | 典型值 | 最大值 | 单位 |
| 发送频率 | 2360 | - | 2500 | MHz |
| 最大发送功率 | - | - | 4 | dBm |
| 传输速率 | - | 1 | - | Mbps |
| 接收灵敏度 | - | -96dBm@1Mbps | - | dBm |
7.2.3.4. 其他参数
| 主要参数 | 描述 | 备注 |
| 通信距离 | 100米 | 晴朗空旷,天线增益5dBi,高度2.5米,速率1Mbps |
| 外形尺寸 | 17.5*28.7mm |
7.3. 基站 SW-S01
7.3.1. 概述
SW-S01是采用了雨燕蜂窝通信协议的微型基站,可以提供提供区域信号覆盖。

7.3.2. 产品特性
- 支持雨燕蜂窝无线网络,提供基站信号覆盖
- 支持POE供电
- 支持OTA升级
- 单基站最远覆盖半径300米
- 支持透传用户数据
7.3.3. 设备参数
7.3.3.1. 电气参数
| 参数 | 典型值 |
| 供电 | POE供电48V |
| 功耗 | 1W |
7.3.3.2. 以太网通信参数
| 参数 | 典型值 |
| 网络接口 | RJ45 |
| 通信速率 | 100Mbps |
7.3.3.3. 射频通信参数
| 参数 | 典型值 |
| 工作频率 | 2.4GHz |
| 通信速率 | 1Mbps |
| 发送功率 | +22dBm |
| 通信距离 | 视距300米 |
7.3.3.4. 环境参数
| 参数 | 典型值 |
| 工作温度 | -20℃ ~ +60℃ |
| 工作湿度 | 10% ~ 90% 相对湿度,无冷凝 |
8. 技术对比
8.1. 光伏组件场景技术对比
目前雨燕蜂窝技术已应用于光伏组件场景,这是此场景下各种通信技术对比。
| 技术方案 | 特点描述 | ||
| 有线 | RS-485 | 需要额外增加通信电缆,电站布线困难,需要挖槽、埋管等,不适合组件级的数据通信,一般用于汇流箱、逆变器的通信。 | |
| PLC电力线载波 | 不需要额外增加线缆,使用组件本身的电力线传输数据。 微逆产品使用交流电PLC进行通信,组件优化器产品使用直流电PLC进行通信。 通信系统和电力系统没有解耦,数据通信容易受到电力传输干扰。 PLC网络带宽有限,系统灵活性不足,不利于容量扩展。 PLC的调制解调芯片价格较为昂贵,增加了系统实现成本。 | ||
| 无线 | WIFI | 芯片价格较低,信号覆盖范围有限,不适合组网,无法实现大规模节点接入。 | |
| LoRa | 典型物联网协议,不能组网。为实现大规模节点接入,需增强无线信号收发能力,使用高品质通信模块及天线,或者加大网关部署容量,这都会增加系统实现成本。 | ||
| NB-IoT | 典型物联网协议,芯片成本高,且属于运营商网络,需要耗费流量资费。 | ||
| Zigbee | 实际的组网能力有限,现有应用中,网络容纳的节点数量一般不超过100个。为了优化性能,需要专业人士参与规划、人工配置网络结构。 | ||
| Skylark | 针对大规模组网推出的无线自组网,容量大,扩展灵活、更少配置、部署简单。 | ||
| Swift | 针对大规模组网推出的蜂窝无线传感器网络,容量大,实时性高,部署简单。 | ||
8.2. Swift与Skylark对比
Swift是基于TDMA和FDMA的蜂窝无线技术,Skylark是无线自组网技术。两个技术各有优势,具体对比如下:
| 技术 | 优势 | 劣势 |
| Swift |
|
|
| Skylark |
|
|
9. 数据传输
9.1. 传输链路
传输链路如下图所示:

数据采集板采集到数据后,通过串口将数据发送给终端模块,终端模块通过蜂窝无线网络将数据发送给基站,基站汇总数据发送给核心网,核心网再发送给用户服务器。
对用户通信来说,传输链路可简化为:

数据采集板采集到数据后,通过蜂窝通信网络,实现了数据透传,数据发送给了用户服务器。
9.2. 数据内容
蜂窝通信并不限制用户所传数据的格式和内容,实现的是数据透传。
相关文章:
Swift雨燕蜂窝无线通信系统介绍
本文博客链接:jdh99-CSDN博客,作者:jdh,转载请注明. 1. 概述 物联网小无线通信技术众多,其中大多是小范围小规模的无线通信技术,而行业难点是如何做到广覆盖、大容量、低功耗。 针对以上难点,宏讯物联研发了Swift雨燕蜂窝无线通信技术&…...
【ZZULI】数据库第二次实验
【ZZULI】数据库第二次实验 创建学生信息管理系统的数据库通过T-SQL语句创建学生表、课程表、选课表创建学生表创建课程表创建选课表 修改表结构。为SC表添加写的列,列名为备注修改备注列的数据长度。删除SC表的备注列。 通过T-SQL语句对表的列添加约束,…...
Javaee---多线程(一)
文章目录 1.线程的概念2.休眠里面的异常处理3.实现runnable接口4.匿名内部类子类创建线程5.匿名内部类接口创建线程6.基于lambda表达式进行线程创建7.关于Thread的其他的使用方法7.1线程的名字7.2设置为前台线程7.3判断线程是否存活 8.创建线程方法总结9.start方法10.终止&…...
Java后端面试内容总结
先讲项目背景,再讲技术栈模块划分, 讲业务的时候可以先讲一般再特殊 为什么用这个,好处是什么,应用场景 Debug发现问题/日志发现问题. QPS TPS 项目单元测试,代码的变更覆盖率达到80%,项目的复用性高…...
DC-1渗透测试
DC1 五个flag的拿取(截图是五个flag里面的内容) 注意事项:kali的用户名:root 密码:kali 注意:DC1 只要开机服务就起来了 思路:信息收集—> 寻找漏洞—> 利用漏洞(sql注入,文件上传漏洞…...
深度剖析:电商 API 接口如何成就卓越用户体验
在电商领域的激烈竞争中,提供卓越的用户体验已成为企业脱颖而出的关键。而电商 API 接口在其中扮演着举足轻重的角色,它如同电商平台的神经系统,连接着各个关键环节,为用户带来无缝、高效且个性化的购物之旅。 一、极速响应&#…...
C++调试经验:Ubuntu下CMake链接常见库的方式(持续更新)
目录 1. CMake链接OpenCV库 2. CMake链接VTK库 3. CMake链接Qt库 4. CMake链接PCL库 5. CMake链接Gstreamer 6. CMake链接json-cpp库 7. CMake链接yaml-cpp库 8. CMake链接breakpad库 9. CMake链接Eigen3库 1. CMake链接OpenCV库 find_package (OpenCV 4 REQUIRED)…...
【HarmonyOS】应用实现APP国际化多语言切换
【HarmonyOS】应用实现APP国际化多语言切换 前言 在鸿蒙中应用国际化处理,与Android和IOS基本一致,都是通过JSON配置不同的语言文本内容。在UI展示时,使用JSON配置的字段key进行调用,系统选择对应语言文本内容。 跟随系统多语言…...
使用pandas进行数据分析
文章目录 1.pandas的特点2.Series2.1新建Seriws2.2使用标签来选择数据2.3 通过指定位置选择数据2.4 使用布尔值选择数据2.5 其他操作2.5.1 修改数据2.5.2 统计操作2.5.3 缺失数据处理 3.DataFrame3.1 新建 DataFrame3.2 选择数据3.2.1 使用标签选择数据3.2.2 使用 iloc 选择数据…...
用于无监督域适应的提示分布对齐
论文探讨了视觉语言模型(VLMs)及其在无监督域适应(UDA)中的应用,并引入了一种名为提示分布对齐(Prompt-based Distribution Alignment,PDA)的方法,该方法采用双分支训练策…...
Rust整合Elasticsearch
Elasticsearch是什么 Lucene:Java实现的搜索引擎类库 易扩展高性能仅限Java开发不支持水平扩展 Elasticsearch:基于Lucene开发的分布式搜索和分析引擎 支持分布式、水平扩展提高RestfulAPI,可被任何语言调用 Elastic Stack是什么 ELK&a…...
Linux 文件权限管理:chown、chgrp 和 chmod 的使用及权限掩码规则
目录 文件权限的基本概念 chown:更改文件的拥有者 使用方法 示例 选项 chgrp:更改文件的所属组 使用方法 示例 chmod:更改文件的权限 使用方法 权限表示 选项 权限掩码(umask)规则 如何查看和设置 umask…...
简单记录ios打包流程
1、点击这里获取UDID 2、xcode登录开发者账户、确定唯一id(Bundle ID) 3、去这里注册appid 4、在这里这里创建app 5、之后xcode中打包...
右键以vscode打开目录的时候出现找不到应用程序
出现这个问题的主要原因,大概率可能是因为你移动了vscode的安装路径导致的。 解决办法 打开注册表:通过cmd 打开regedit 然后搜索:计算机\HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\shell 这个两个参数可以自己比对一下,主要需要检…...
【Go-Taskflow:一个类似任务流的有向无环图(DAG)任务执行框架,集成了可视化和性能分析工具,旨在简化并行任务的复杂依赖管理】
Go-Taskflow是一个静态有向无环图(DAG)任务计算框架,它受到taskflow-cpp的启发,结合了Go语言的原生能力和简洁性,特别适合于并发任务中复杂的依赖管理。 Go-Taskflow的主要特点包括: 高可扩展性࿱…...
排查PHP服务器CPU占用率高的问题
排查PHP服务器CPU占用率高的问题通常可以通过以下步骤进行: 使用top或htop命令:这些命令可以实时显示服务器上各个进程的CPU和内存使用情况。找到CPU使用率高的进程。 查看进程日志:如果PHP-FPM或Apache等服务器进程的日志记录了具体的请求…...
【学术会议论文投稿】“从零到一:使用IntelliJ IDEA打造你的梦幻HTML项目“
【JPCS独立出版】2024年工业机器人与先进制造技术国际学术会议(IRAMT 2024)_艾思科蓝_学术一站式服务平台 更多学术会议请看 学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝 目录 引言:为何选择IntelliJ IDEA? 第一步:…...
Win11安装基于WSL2的Ubuntu
1. 概述 趁着还没有完全忘记,详细记录一下在Win11下安装基于WSL2的Ubuntu的详细过程。不得不说WSL2现在被微软开发的比较强大了,还是很值得安装和使用的,笔者就通过WSL2安装的Ubuntu成功搭建了ROS环境。 2. 详论 2.1 子系统安装 在Win11搜…...
如何对pdf文件进行加密?pdf文件加密全攻略与深度解析(5个方法)
如何对pdf文件进行加密? 只见,在深夜的情报局里,特工小李将一份绝密PDF文件放在保险箱内,以为这样就天衣无缝了。 细细推敲,漏洞百出: 如果钥匙被盗呢?如果被神匠破解出密码呢?如果…...
c++面向对象三大特性之一-----多态
前言:本文将介绍在32位平台下,c的多态,通过本篇文章的学习你讲了解多态的原理,多态的底层还有一些不常见的关键字的介绍(final,override). 文章内容如下: 1:多态的概念 2:多态的定义与实现 3:多态的原理 4:抽象类 文章正式开始 1:多态的概念 多…...
聊聊 Pulsar:Producer 源码解析
一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台,以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中,Producer(生产者) 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...
相机从app启动流程
一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...
laravel8+vue3.0+element-plus搭建方法
创建 laravel8 项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel8 8.* 安装 laravel/ui composer require laravel/ui 修改 package.json 文件 "devDependencies": {"vue/compiler-sfc": "^3.0.7","axios": …...
C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解
在 C/C 编程的编译和链接过程中,附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置,它们相互配合,确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中,这些概念容易让人混淆,但深入理解它们的作用和联…...
iview框架主题色的应用
1.下载 less要使用3.0.0以下的版本 npm install less2.7.3 npm install less-loader4.0.52./src/config/theme.js文件 module.exports {yellow: {theme-color: #FDCE04},blue: {theme-color: #547CE7} }在sass中使用theme配置的颜色主题,无需引入,直接可…...
解决:Android studio 编译后报错\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt‘ to exist
现象: android studio报错: [CXX1409] D:\GitLab\xxxxx\app.cxx\Debug\3f3w4y1i\arm64-v8a\android_gradle_build.json : expected buildFiles file ‘D:\GitLab\xxxxx\app\src\main\cpp\CMakeLists.txt’ to exist 解决: 不要动CMakeLists.…...
StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析
StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析 StarRocks 的向量化执行引擎是其高性能的核心设计,相比传统行式处理引擎(如MySQL),性能可提升 5-10倍。以下是分层拆解: 1. 向量化 vs 传统行式处理 维度行式处理向量化处理数…...
大模型智能体核心技术:CoT与ReAct深度解析
**导读:**在当今AI技术快速发展的背景下,大模型的推理能力和可解释性成为业界关注的焦点。本文深入解析了两项核心技术:CoT(思维链)和ReAct(推理与行动),这两种方法正在重新定义大模…...
【前端实战】如何让用户回到上次阅读的位置?
目录 【前端实战】如何让用户回到上次阅读的位置? 一、总体思路 1、核心目标 2、涉及到的技术 二、实现方案详解 1、基础方法:监听滚动,记录 scrollTop(不推荐) 2、Intersection Observer 插入探针元素 3、基…...
2025-06-08-深度学习网络介绍(语义分割,实例分割,目标检测)
深度学习网络介绍(语义分割,实例分割,目标检测) 前言 在开始这篇文章之前,我们得首先弄明白,什么是图像分割? 我们知道一个图像只不过是许多像素的集合。图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程,即像素级别的…...
